1. Introducción a la IA en RR.HH. y su impacto

1.1 Evolución de los departamentos de RR.HH.

1.2 Impacto de la transformación digital en la gestión de RR.HH.

1.3 Nuevas tendencias y desafíos que enfrentan los profesionales de RR.HH. con la IA

2. Fundamentos de la IA Generativa y retos

2.1 Qué es la IA Generativa y cómo funciona

2.2 Introducción a los Agentes Virtuales en RR.HH.

2.3 Retos y desafíos de la integración de la IA en los procesos de RR.HH.

1. Prompting

1.1 Qué es un prompt y cómo funciona

1.2 Estructura y estrategias para prompts efectivos

1.3 Aplicaciones prácticas en procesos de selección, evaluación y comunicación interna

2. Taller práctico: Introducción a ChatGPT y Prompts en RRHH.

2.1 Introducción al uso de ChatGPT

2.2 Práctica de creación de prompts

2.3 Aplicación de prompts a casos concretos de RR.HH.

3. Agentes Virtuales en GPT

3.1 ¿Qué es un Agente Virtual y cómo funciona

3.2 Áreas de aplicación de Agentes Virtuales en RR.HH.

3.3 Configuración básica de un Agente Virtual con IA

4. Taller práctico: Aplicación de Agentes Virtuales y casos de uso

4.1 Introducción a la creación de Agentes Virtuales con ChatGPT

4.2 Diseño de un Agente Virtual para automatizar una tarea repetitiva utilizando ChatGPT

4.3 Discusión sobre casos de uso reales en RR.HH. donde la IA ha generado valor

5. Automatizaciones

5.1 Conceptos básicos de la automatización

5.2 Herramientas de automatización y su uso en RR.HH.

5.3 Ejemplos prácticos de flujos automáticos

6. Taller práctico: Automatización con Make

6.1 Introducción a la plataforma Make

6.2 Creación de un flujo de trabajo automatizado para una tarea común de RR.HH.

6.3 Optimización del flujo y evaluación de los resultados obtenidos

1. Gestión y rastreabilidad de candidatos con IA

1.1 Gestión eficiente de candidatos mediante IA

1.2 Herramientas para rastrear el progreso de los candidatos (LinkedIn Recruiter)

1.3 Reducción de sesgos en el proceso de selección

2. Taller práctico: Redacción de anuncios atractivos y automatización del primer contacto

2.1 Redacción de anuncios adaptados al perfil del candidato ideal con prompts que reflejen los valores de la empresa y los requisitos del puesto de trabajo

2.2 Creación de prompts para personalizar los anuncios, ajustando los mensajes a diferentes audiencias o perfiles profesionales

2.3 Configuración de un IA Bot para gestionar las respuestas iniciales de los candidatos

3. Evaluación de Currículums y Análisis de Competencias con IA

3.1 Análisis de currículums mediante IA

3.2 Identificación de patrones y competencias clave

3.3 Creación automática de resúmenes de competencias para facilitar la selección final

4. Taller práctico: Caso de uso nº1

 4.1 A través de un ejemplo real, se analizarán los desafíos y soluciones basadas en IA en el proceso de reclutamiento y selección, evaluando su impacto y eficacia

1. Automatización del Onboarding y plataformas IA

1.1 Introducción a la automatización del proceso de onboarding con IA

1.2 Plataformas de onboarding: Enboarder, Talmundo, BambooHR

1.3 Reducción del esfuerzo manual y mejora de la consistencia en la integración

2. Programas de mentoría asistidos por IA e IA Bots en Onboarding

2.1 Creación de programas de mentoría personalizados basados en IA

2.2 Implementación de IA Bots en Onboarding y Pre-Onboarding

2.3 Ejemplos prácticos de IA Bots en la automatización del Onboarding

3. Taller práctico: Desarrollo de Agentes GPT para Onboarding

3.1 Introducción a los Agentes GPT en Onboarding

3.2 Desarrollo de un Agente con ChatGPT y Make para automatizar respuestas frecuentes

3.3 Aplicación práctica con casos de uso reales y ajustes en el flujo de Onboarding

1. Personalización de planes de formación y sistemas de recomendación

1.1 Personalización de planes de formación con IA

1.2 Plataformas de e-learning: Coursera for Business, Udemy for Business

1.3 Sistemas de recomendación de cursos: Degreed, EdCast

1.4 Cómo adaptar la formación a las habilidades y objetivos individuales

2. Creación y automatización de contenido formativo

2.1 Automatización de la creación de contenido formativo con IA

2.2 Uso de plataformas como HeyGen para generar vídeos educativos

2.3 Ejemplos prácticos de creación de contenido automatizado

2.4 Optimización del tiempo y recursos en la formación de empleados

3. Taller práctico: Creación y automatización de contenido formativo

3.1 Uso de Miro para planificar la estructura formativa colaborativamente

3.2 Uso de la IA de Miro para generar ideas y notas adhesivas automáticas

3.3 Generación de contenido educativo con ChatGPT a partir del esquema

3.4 Creación de vídeos educativos utilizando HeyGen para optimizar la personalización y el impacto visual del material formativo

1. Introducción a la evaluación del desempeño, feedback automatizado y métricas de rendimiento

1.1 Introducción a la evaluación del desempeño
Mejora de la objetividad y precisión con IA

1.2 Métricas clave para la evaluación de desempeño

1.3 Ejemplos de herramientas de feedback automatizado

2. Taller práctico: Creación de cuestionarios y análisis cuantitativo del desempeño

2.1 Creación del cuestionario en Microsoft Forms para medir el desempeño en distintas áreas clave

2.2 Importación de los resultados a Excel para realizar el análisis cuantitativo, utilizando fórmulas y gráficos para visualizar tendencias y patrones de desempeño

2.3 Interpretación automática de los resultados usando ChatGPT, generando recomendaciones y narrativas basadas en los datos obtenidos

3. Análisis cualitativo del desempeño y métricas de evaluación

3.1 Métricas cualitativas para la evaluación del desempeño

3.2 Técnicas de análisis de texto aplicado a la retroalimentación de empleados

3.3 Aplicación de Sentiment Analysis para evaluar el tono y las emociones en los comentarios abiertos

3.4 Casos prácticos de uso de métricas cualitativas en la evaluación del desempeño

4. Taller práctico: Análisis cualitativo y generación de informe final integrado

4.1 Introducción al análisis cualitativo mediante Jupyter Notebook y Python, usando técnicas de análisis de sentimiento para interpretar comentarios abiertos

4.2 Generación del informe final, integrando el análisis cuantitativo de Excel y el análisis cualitativo de Jupyter Notebook

4.3 Narrativa final generada por ChatGPT para concluir el informe, proporcionando un resumen ejecutivo y recomendaciones basadas en los datos obtenidos

1. Creación y análisis de encuestas de satisfacción laboral

1.1 Diseño efectivo de encuestas para medir el clima laboral

1.2 Análisis de los resultados para identificar tendencias y áreas de mejora

1.3 Exploración de herramientas como Culture Amp para la automatización y optimización del proceso

2. Taller práctico: Personalización de la experiencia del empleado y sugerencias para mejorar el compromiso

2.1 Diseño del IA Bot: Creación de un flujo con prompts en ChatGPT, diseñando interacciones que respondan a preguntas frecuentes de los empleados o que recojan feedback de manera automatizada

2.2 Recogida de datos: Simulación de interacciones donde el IA Bot recoja feedback en tiempo real sobre la experiencia del empleado

2.3 Análisis de los resultados: Uso de herramientas de análisis de datos para interpretar el feedback obtenido y sugerir acciones que puedan mejorar el compromiso

3. Modelos predictivos de satisfacción y retención

3.1 Introducción a los modelos predictivos y su funcionamiento

3.2 Datos esenciales para predecir la satisfacción y la retención

3.3 Interpretación de resultados y ejemplos de uso en la gestión de RR.HH.

3.4 Presentación de herramientas como Culture Amp que implementan este tipo de análisis que permiten evaluar y predecir el compromiso de los empleados a través de algoritmos de IA

4. Taller práctico: Caso de uso nº2

4.1 A través de un ejemplo real, se aplicarán los conceptos aprendidos utilizando herramientas de IA para medir y mejorar la satisfacción y retención del personal

1. Herramientas y modelos predictivos para la planificación de sucesión

1.1 Herramientas de planificación de sucesión con IA

1.2 Aplicación de modelos predictivos para identificar futuros líderes

1.3 Análisis de datos de desempeño y otros indicadores clave

2. Taller práctico: Identificación de competencias y perfiles clave para el liderazgo

2.1 Identificación de competencias clave: Prompting con ChatGPT para identificar habilidades necesarias para roles de liderazgo en su organización

2.2 Análisis de diferentes perfiles de candidatos, evaluando su idoneidad según las competencias identificadas

2.3 Comparación y priorización de candidatos en función de las habilidades necesarias

2.4 Generación de recomendaciones personalizadas para el desarrollo de los candidatos a roles de liderazgo

3. Desarrollo de planes de sucesión personalizados

3.1 Creación de planes de desarrollo personalizados con IA

3.2 Evaluación del potencial de empleados para roles críticos

3.3 Estrategias para preparar a futuros líderes a largo plazo

4. Taller práctico: Caso de uso nº3

4.1 A partir de los análisis realizados, creación de un plan de sucesión que garantice la continuidad del liderazgo en la organización

1. Herramientas de Outplacement y Re-Skilling

1.1 Uso de plataformas de outplacement asistidas por IA

1.2 Herramientas de Re-skilling y Up-skilling para la adquisición de nuevas habilidades

1.3 Optimización de la transición laboral

2. Diseño de planes personalizados de Outplacement

2.1 Creación de planes de Outplacement personalizados

2.2 Uso de prompts para adaptar estrategias de transición

2.3 Apoyo individualizado para empleados en proceso de Outplacement

3. Recomendaciones y Re-Skilling adecuados para nuevas oportunidades

3.1 Redacción de cartas de recomendación efectivas

3.2 Programas de Re-skilling adecuados para diferentes perfiles

3.2 Competencias clave para la transición laboral exitosa

4. Taller práctico: Caso de uso nº4

4.1 Optimización de la identificación de competencias clave para sucesión y transición laboral en Outplacement

4.2 Revisión de estrategias que faciliten una gestión efectiva de los planes de sucesión, asegurando que los empleados están preparados para roles clave

4.3 Procesos de transición laboral apoyados por IA adaptados a cada empleado, ayudando a planificar su reintegración en el mercado laboral

1. Automatización de procesos administrativos

1.1 Herramientas de automatización para procesos administrativos

1.2 Optimización de la gestión de nóminas y comunicaciones internas

1.3 Reducción del esfuerzo manual mediante IA

2. Taller práctico: Construcción de Agentes y comunicación efectiva con IA

2.1 Diseño con ChatGPT y Make de un Agente que responda consultas frecuentes de los empleados

2.2 Definición de escenarios y flujos de trabajo que el Agente debe gestionar

2.3 Redacción y personalización de mensajes automatizados con prompts en ChatGPT, ajustando las respuestas en función del perfil y necesidades de los empleados

2.4 Realización de simulaciones para evaluar la eficacia del Agente Virtual, tanto en la gestión de información como en la personalización de las comunicaciones

2.5 Análisis del rendimiento del Agente y ajuste de los flujos de trabajo y la redacción de los mensajes para mejorar la eficiencia general de la comunicación interna

3. Automatización de la gestión de horarios y turnos

3.1 Herramientas y técnicas para optimizar la planificación

3.2 Impacto de la analítica de datos en la asignación de turnos: Prevención de conflictos de horarios y mejora de la eficiencia

3.3 Herramientas de IA para la planificación en RR.HH.: Ejemplos de plataformas que permiten la automatización de turnos y la gestión de personal de manera justa y eficiente

4. Taller práctico: Caso de uso nº5

4.1 Utilización de las herramientas y técnicas de automatización aprendidas a lo largo del módulo

4.2 A través de un ejemplo real, revisión de las estrategias de optimización de procesos administrativos, automatización de la gestión de turnos y horarios, y construcción de Agentes con IA para la gestión de la información de los empleados

1. Identificación proactiva de riesgos y sistemas de alerta temprana

1.1 Identificación proactiva de riesgos laborales mediante IA

1.2 Implementación de sistemas de alerta temprana en el entorno de trabajo

1.3 Prevención de accidentes mediante la detección de patrones de riesgo

2. Taller práctico: Identificación proactiva de riesgos y sistemas de Alerta temprana

2.1 Análisis de riesgos: Revisión ejemplos de datos históricos de accidentes laborales y análisis de patrones con ChatGPT

2.2 Creación de un sistema de alerta temprana: Diseño de flujo de trabajo en Make para recibir y procesar alertas de riesgos detectados automáticamente por el sistema

2.3 Automatización de notificaciones: Configuración de alertas para envío automático a los responsables de seguridad via email o mensajes de texto en caso de detectar condiciones de riesgo

2.4 Simulación de verificación de que las alertas funcionan correctamente y ajuste de parámetros del sistema para mejorar su eficiencia

3. Programas de formación en prevención asistida por IA

3.1 Programas de formación en prevención personalizada mediante IA

3.2 Uso de IA para adaptar la formación a riesgos específicos

3.2 Mejora continua de la seguridad mediante formación basada en datos

4. Taller práctico: Caso de uso nº6

4.1 A través de un ejemplo real, se revisará cómo una organización ha implementado un sistema de IA para detectar patrones de riesgo en tiempo real, automatizando alertas que notifican a los responsables de seguridad sobre situaciones potencialmente peligrosas

4.2 Se analizarán los resultados obtenidos en la mejora de la seguridad laboral y la reducción de accidentes gracias a la detección proactiva de riesgos

1. Optimización salarial y beneficios con IA

1.1 Aplicación de IA en la gestión de compensaciones y beneficios

1.2 Identificación de sesgos salariales y equidad interna mediante IA

1.3 Modelos predictivos para la retención de talento basados en compensación

1.4 Personalización automática de beneficios mediante IA

2. Taller práctico: Diseño de Estrategias Salariales y Beneficios Personalizados con IA

2.1 Análisis de datos de compensación: Uso de herramientas de visualización para identificar patrones salariales y detectar posibles inequidades

2.2 Automatización de ajustes salariales: Creación de flujos de trabajo que sugieran ajustes salariales basados en métricas clave

2.3 Personalización de beneficios: Uso de IA para diseñar paquetes de beneficios adaptados a diferentes perfiles de empleados

2.4 Simulación y optimización: Evaluación del impacto de las estrategias propuestas y ajuste de los modelos según los resultados obtenidos

1. IA Responsable

1.1 Distinguir entre lo que las empresas no pueden hacer versus lo que no deberían hacer con la IA

1.2 Ética de la IA y definición de los principios de justicia, transparencia, explicabilidad y responsabilidad en su uso. Gestión responsable de la IA

1.3 Explorar casos de uso de los principios con un enfoque especial en RR.HH.

2. Estrategias para la transformación cultural y la resistencia al cambio

2.1 Identificación de resistencias al cambio en la organización

2.2 Estrategias para la transformación cultural hacia una cultura de IA

2.3 Casos de estudio sobre la superación de la resistencia al cambio

3. Metodologías de implantación y primeros pasos

3.1 Planificación y diseño de un proyecto de IA en RR.HH.

3.2 Integración de herramientas de IA en el día a día de RR.HH.

3.3 Medición de impacto y seguimiento de resultados

4. Taller práctico: Caso de uso nº7

4.1 A través de un ejemplo real, se analizará cómo una organización ha superado resistencias al cambio y ha logrado integrar con éxito la inteligencia artificial en sus procesos de recursos humanos, desde la planificación inicial hasta la medición del impacto

1. Revisión gamificada

1.1 Esta sesión final está diseñada para consolidar los conocimientos adquiridos a través de dinámicas interactivas, utilizando cuestionarios, juegos y actividades grupales para repasar conceptos clave, asegurando que los participantes se sientan seguros en la aplicación de la IA en RR.HH.

1.2 Evaluación interactiva para medir el progreso de los participantes